Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Firebase AutoMLのオンデバイス実行とCameraXを組み合わせた新しい価値を秒で試す
Search
Yui Matsuura
May 13, 2019
Programming
3
940
Firebase AutoMLのオンデバイス実行とCameraXを組み合わせた新しい価値を秒で試す
Yui Matsuura
May 13, 2019
Tweet
Share
More Decks by Yui Matsuura
See All by Yui Matsuura
★2.2のアプリがIn-App Review APIを導入して★4.2になるまで
teshi04
6
3.5k
Android Jetpack: Navigationを使ってみる
teshi04
2
4.2k
技術書典アプリを作った話
teshi04
2
830
Create Layouts with the Wearable UI Library
teshi04
2
4.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Pythonでもちょっとリッチな見た目のアプリを設計してみる
ueponx
1
360
法律の脱レガシーに学ぶフロントエンド刷新
oguemon
5
680
chibiccをCILに移植した結果 (NGK2025S版)
kekyo
PRO
0
210
テストをしないQAエンジニアは何をしているか?
nealle
0
120
SRE、開発、QAが協業して挑んだリリースプロセス改革@SRE Kaigi 2025
nealle
3
3.9k
DevinとCursorから学ぶAIエージェントメモリーの設計とMoatの考え方
itarutomy
1
570
ESLintプラグインを使用してCDKのセオリーを適用する
yamanashi_ren01
2
480
第3回 Snowflake 中部ユーザ会- dbt × Snowflake ハンズオン
hoto17296
4
320
『改訂新版 良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門』活用方法−爆速でスキルアップする!効果的な学習アプローチ / effective-learning-of-good-code
minodriven
29
5k
Kubernetes History Inspector(KHI)を触ってみた
bells17
0
180
ecspresso, ecschedule, lambroll を PipeCDプラグインとして動かしてみた (プロトタイプ) / Running ecspresso, ecschedule, and lambroll as PipeCD Plugins (prototype)
tkikuc
2
3.5k
“あなた” の開発を支援する AI エージェント Bedrock Engineer / introducing-bedrock-engineer
gawa
11
1.7k
Featured
See All Featured
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
38k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
How GitHub (no longer) Works
holman
313
140k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
406
66k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
175
51k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
4
390
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
67
4.6k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
53
5.2k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.3k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
47
7.3k
Transcript
Firebase AutoMLのオンデバイス実行と CameraXを組み合わせた新しい価値を秒 で試す Google I/O 2019 わいわい報告会 @teshi04
てし @teshi04 Yui Matuura Merchari/Android
デモ
いままでのAndroidのカメラ • いろいろな端末がある • Camera APIは複雑 ◦ なにもかも自分でやらないといけなくて大変 ◦ start,
stopしたり、破棄されるときにcloseしたり • ML Vision APIを使ってQRコードを読み取りたいだけなのにCameraに詳しくはなら ないといけない • google/cameraview
CameraX • Jetpack camera support liblary • Android 5.0(API level
21)〜 • Camera2
CameraX • シンプルで使いやすい • 基本的なUsecase ◦ Preview ◦ Image analysis
◦ Image capture • CameraX Test Labで何百ものデバイスでテストされていて、問題が修正されていく のでデバイスごとに固有のコードを書かなくてもよくなる
Preview
Take Photo
Analyze images
ML Kit for Firebase
AutoML Vision Edge
Firebase AutoML Vision Edge 1. インポートする 2. ラベルをつける 3. モデルをトレーニングする
None
None
None
Firebase ML KitをCustom Modelとして組み込む
まとめ • CameraXの登場でカメラアプリが作りやすくなった • Firebase AutoMLの登場でAIアプリの開発が身近になった • AutoMLは1000枚トレーニング時間3時間まで無料なので試してみような!
参考 • CameraX ◦ https://developer.android.com/training/camerax • AutoML Vision Edge ◦
https://firebase.google.com/docs/ml-kit/automl-image-labeling?authuser= 0%3Fhl%3Den • MLのマテリアルデザイン ◦ https://material.io/collections/machine-learning/patterns-for-machine-lear ning-powered-features.html
Thanks